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RSS订阅原创 当 AI 编码助手需要理解你的代码：从 Grep 到项目知识体系的构建
具体可用的搜索工具包括：GrepTool（正则搜索文件内容）、GlobTool（按文件名模式查找）、FileReadTool（读取指定文件的指定行范围）、AgentTool（启动子 agent 做独立的多步探索）。这不是巧合，而是代码搜索这个特定场景的数据特性和规模决定的。：如果模块涉及复杂的状态机、非直观的流程编排、或跨多个服务的交互链路，用一份简短的流程说明或状态转换图来辅助是值得的。好的代码结构让 Grep 一步命中，好的注释让 Read 一次看懂，好的规则文件让 AI 不用搜就已经知道。
2026-05-19 09:16:53
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原创 省90%成本！你还在为大模型调用费发愁吗？
如果没有 KV Cache，模型每生成一个新 Token，就得把之前所有 Token 的 K/V 重新算一遍——这显然是巨大的浪费。DeepSeek 能做到 64 Token 的细粒度，很可能是因为它的硬盘缓存架构允许维护更大的索引空间，而内存缓存受限于 RAM 容量，不得不用更粗的粒度来控制开销。三个问题，就是 30 万 Token 的输入费用。传统的内存缓存，用户中午问完问题，晚上再来问，缓存早就没了。假设你有一个"文档问答助手"，用户上传一份 5 万 Token 的文档，然后平均会问 5 个问题。
2026-05-15 08:59:06
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原创 Synapse：让每一次 AI 对话都成为知识复利
AI 对你是"失忆"的。你的知识存在你选择的任何地方——本地文件系统、GitHub 仓库、S3、WebDAV...完全自主可控，拒绝被平台绑架。那些宝贵的对话产物——精心打磨的方案、反复验证的最佳实践、踩坑后的经验总结——用完就遗忘了，沉睡在聊天记录里无人问津。「你有没有想过：如果能把所有 AI 对话中的知识自动沉淀下来，形成可检索、可积累、可复用的知识库，那该多好？从各种 AI 助手对话中自动沉淀、整理、反哺知识，构建属于你的第二大脑。"让你与 AI 的每次对话都变成可沉淀、可检索、可反哺的知识资产。
2026-04-27 12:10:22
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
2026-04-18 10:13:58
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 Karpathy LLM Wiki 实践：用“知识编译“替代 RAG，构建个人知识库
对于个人知识管理来说，这种方式有一种独特的魅力：你的知识库不再是一个黑盒的向量数据库，而是一组精心组织的、人类可读的 Markdown 文件。你可以用 Obsidian 浏览它的知识图谱，可以直接阅读任何一个页面，可以手动编辑修正 LLM 的输出，也可以通过修改 Schema 来调整系统的行为。「知识管理的终极形态，或许就是让 AI 帮你维护一个"活"的 Wiki——持久的、复利增长的知识产物。「"不要让 LLM 在查询时去理解原始文档，而是提前让 LLM 把文档'编译'成结构化的知识。
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原创 为什么你的 AI 做不出好看的 UI？可能缺了这个Skill
我个人感受最深的一点是：自从用了 DESIGN.md，跟 AI 协作生成前端页面的效率至少翻了一倍。甚至支持混搭——"整体布局参考 Notion，配色用 Stripe 的渐变效果"，Skill 会分别获取两个品牌的规范然后融合。就像你让一个画家"画一幅毕加索风格的画"——如果不给他看毕加索的作品集和创作手法，他只能凭印象去猜。以前，"好看的设计"是设计师脑子里的东西——开发者看着 Figma 标注一点点还原。这段话告诉 AI：Claude 的设计是"温暖的、书卷气的"，不是冷冰冰的科技感。
2026-04-16 15:04:23
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
这意味着 Hermes Agent 能"自己教自己"——通过不断的任务执行和反思，它的能力会持续增长。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
2026-04-15 08:05:28
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
这意味着 Hermes Agent 能"自己教自己"——通过不断的任务执行和反思，它的能力会持续增长。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
参考 Hermes 的 Skill 规范，我提炼出完整的创建工作流：。在研究它的过程中，最让我眼前一亮的，是它的。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
参考 Hermes 的 Skill 规范，我提炼出完整的创建工作流：。在研究它的过程中，最让我眼前一亮的，是它的。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
这意味着 Hermes Agent 能"自己教自己"——通过不断的任务执行和反思，它的能力会持续增长。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
这意味着 Hermes Agent 能"自己教自己"——通过不断的任务执行和反思，它的能力会持续增长。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
参考 Hermes 的 Skill 规范，我提炼出完整的创建工作流：。在研究它的过程中，最让我眼前一亮的，是它的。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
参考 Hermes 的 Skill 规范，我提炼出完整的创建工作流：。在研究它的过程中，最让我眼前一亮的，是它的。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
这意味着 Hermes Agent 能"自己教自己"——通过不断的任务执行和反思，它的能力会持续增长。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
2026-04-15 08:05:28
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
参考 Hermes 的 Skill 规范，我提炼出完整的创建工作流：。在研究它的过程中，最让我眼前一亮的，是它的。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
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原创 让 AI 学会“成长“：从 Hermes Agent 提炼通用的自我进化 Skill
参考 Hermes 的 Skill 规范，我提炼出完整的创建工作流：。在研究它的过程中，最让我眼前一亮的，是它的。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。
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